如题，深度学习模型从网上找的，那个模型用的fer2013训练，效果不好，想换FERplus又苦于对不上，希望有人有空能教我一下怎么把FERplus转成fer2013的形式，谢谢
“Devil组”引证GPT后的撰写：
已经有了一个训练好的模型，可以尝试将FERplus数据集转换成FER2013的形式。这可以通过以下步骤实现：
在FERplus数据集中，标签集合比FER2013更丰富，因此需要将其转换成FER2013的形式。可以使用以下代码：
import pandas as pd
# 读取FERplus数据集
df = pd.read_csv('fer2013new.csv')
# 将FERplus的标签映射到FER2013的标签
df.emotion = df.emotion.replace({0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 3, 4: 4, 5: 6, 6: 2})
# 将数据集保存为FER2013的格式
df.to_csv('fer2013.csv', index=False, header=True)
这将生成一个名为“fer2013.csv”的文件，该文件包含FERplus数据集的图像和标签，格式与FER2013相同。
参考GPT和自己的思路：首先，FER2013和FERPlus是两个不同的面部表情识别数据集，它们的标注方式不同，FER2013数据集有7种情绪，而FERPlus数据集有8种情绪。因此，如果你想将使用FERPlus训练的模型转换成使用FER2013数据集的模型，你需要进行一些额外的工作。
下面是一些步骤可以帮助你将使用FERPlus训练的模型转换成使用FER2013数据集的模型：
1 首先，你需要将FERPlus数据集转换成FER2013数据集的格式。你可以使用一些工具和脚本来完成这个任务。比如说，你可以使用FER2013的标签集，将FERPlus的标签转换成FER2013的标签。
2 然后，你需要将FERPlus数据集的训练集和测试集分别转换成FER2013数据集的格式。你可以使用一些工具和脚本来完成这个任务。比如说，你可以使用OpenCV或者PIL库来读取FERPlus数据集的图像，然后将它们转换成FER2013数据集的图像格式。
3 接下来，你需要使用FER2013数据集来重新训练模型。你可以使用一些深度学习框架来完成这个任务。比如说，你可以使用Keras、TensorFlow或者PyTorch等框架来重新训练模型。
4 最后，你需要评估和测试你的模型。你可以使用FER2013数据集来测试你的模型，并与使用FERPlus数据集训练的模型进行比较。
需要注意的是，以上步骤是一些基本的指导，具体的实现可能需要结合你的具体情况来进行调整和修改。同时，由于FERPlus数据集比FER2013数据集更具挑战性，使用FERPlus数据集训练的模型可能会比使用FER2013数据集训练的模型更具有泛化能力。因此，你需要在实际使用中权衡不同数据集的优缺点，并选择最适合你的应用场景的数据集和模型。
由于你没有提供具体的深度学习框架和模型，这里提供一些通用的Python代码，用于将FERPlus数据集转换为FER2013数据集：
import pandas as pd
import numpy as np
import os
from PIL import Image
# 定义情绪标签映射
emotion_table = pd.read_csv('fer2013/fer2013new.csv')
emotion_table = emotion_table.set_index('Index')
emotion_table = emotion_table['Emotion']
# 定义FERPlus数据集的目录和FER2013数据集的目录
ferplus_dir = 'ferplus/'
fer2013_dir = 'fer2013/'
# 转换FERPlus数据集为FER2013数据集
for dataset_type in ['Train', 'Test']:
dataset_dir = os.path.join(ferplus_dir, dataset_type)
fer2013_dataset_dir = os.path.join(fer2013_dir, dataset_type.lower())
if not os.path.exists(fer2013_dataset_dir):
os.makedirs(fer2013_dataset_dir)
# 读取FERPlus数据集的CSV文件
df = pd.read_csv(os.path.join(dataset_dir, 'label.csv'))
# 将FERPlus的标签转换成FER2013的标签
df['emotion'] = df['neutral'] + df['happiness'] * 2 + df['surprise'] * 3 + df['sadness'] * 4 + df['anger'] * 5 + df['disgust'] * 6 + df['fear'] * 7 + df['contempt'] * 8
df['emotion'] = df['emotion'].apply(lambda x: emotion_table[x])
# 读取FERPlus数据集的图像文件，并将它们保存成FER2013数据集的格式
for index, row in df.iterrows():
image_path = os.path.join(dataset_dir, row['Image name'])
image = Image.open(image_path)
image_filename = os.path.join(fer2013_dataset_dir, str(index) + '.jpg')
image.save(image_filename)
# 将标签保存成FER2013数据集的格式
label_filename = os.path.join(fer2013_dataset_dir, str(index) + '.txt')
with open(label_filename, 'w') as f:
f.write(str(row['emotion']))
以上代码假定FERPlus数据集已经按照默认目录结构进行了组织，FER2013数据集的CSV文件存储在fer2013/fer2013new.csv中。此外，该代码还假定你已经安装了Pandas和Pillow（即Python Imaging Library）这两个库。由于你并没有提供具体的深度学习框架和模型，我无法提供完整的训练和测试代码。不过，你可以使用你所熟悉的深度学习框架来重新训练模型，并使用FER2013数据集来测试和评估你的模型。
该回答引用ChatGPT
FER2013和FERPlus都是面部表情识别(FER)任务的数据集，但它们有一些不同之处。FERPlus比FER2013更大，包含更多的表情类别和更多的标注信息，同时还修复了FER2013中的标注问题。因此，如果你想使用FERPlus代替FER2013，需要将模型适应于FERPlus数据集。
如果你的模型是用FER2013数据集进行训练的，而你想将其适应于FERPlus，你需要对模型进行微调，以便使其能够更好地处理FERPlus数据集。具体来说，你需要：
更改模型的输出层：FERPlus数据集比FER2013数据集有更多的表情类别，因此你需要更改模型的输出层以适应FERPlus数据集。你可以通过添加更多的神经元或更改输出层的大小来实现这一点。
更新训练数据的标注：FERPlus数据集有更多的标注信息，因此你需要更新训练数据的标注以适应FERPlus数据集。
更改损失函数：你需要使用适合FERPlus数据集的损失函数，例如交叉熵损失函数。
如果你想将FERPlus数据集转换为FER2013数据集的形式，你需要考虑以下几个方面：
1、减少表情类别的数量：FERPlus数据集比FER2013数据集有更多的表情类别，因此你需要将FERPlus数据集的标注信息转换为FER2013数据集的标注信息。你可以将FERPlus数据集中的表情类别映射到FER2013数据集中的表情类别。
2、更新数据集的标注：FER2013数据集中的标注信息存在问题，因此你需要更新FERPlus数据集中的标注信息以适应FER2013数据集。具体来说，你需要将FERPlus数据集中的“contempt”类别移除，将“neutral”类别的标注信息降低到FER2013数据集中的“neutral”标签的数量。
3、调整数据集的分布：FERPlus数据集中不同表情类别的数量分布与FER2013数据集不同，因此你需要重新分配FERPlus数据集中的标注信息，以使其符合FER2013数据集中的标注分布。
总之，将模型适应于FERPlus或将FERPlus转换为FER2013的过程比较复杂，需要仔细考虑。你需要根据你的具体情况进行调整，确保模型在新数据集上的表现得到提高。
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这里提供一个使用FERPlus数据集微调已经训练好的模型的示例。假设你有一个已经训练好的模型，它的输出层是一个包含7个神经元的密集层，用于预测FER2013数据集中的7个表情类别。现在，你想将该模型微调以适应FERPlus数据集，其中有8个表情类别。
以下是一个使用Keras框架实现的示例代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
# 1. 加载模型
model = Sequential()
model.add(...) # 添加模型层
model.add(Dense(7, activation='softmax')) # 原始输出层
model.load_weights('path/to/model_weights.h5') # 加载预训练模型的权重
# 2. 更改输出层
model.pop() # 移除原始输出层
model.add(Dense(8, activation='softmax')) # 新增加的输出层
# 3. 更新数据标注
# TODO: 将FERPlus数据集中的标注信息更新为适应FER2013数据集的标注信息
# 4. 编译模型
optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 5. 定义数据生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(...) # 定义数据生成器
# 6. 微调模型
checkpoint = ModelCheckpoint('path/to/new_model_weights.h5', save_best_only=True)
model.fit(train_datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32),
steps_per_epoch=len(x_train) // 32,
epochs=10,
callbacks=[checkpoint])
# 7. 保存微调后的模型
model.save('path/to/new_model.h5')
请注意，上述示例仅提供了微调模型的大致步骤，具体实现需要根据你的数据和模型结构进行调整。同样地，如果你想将FERPlus数据集转换为FER2013数据集的形式，你需要根据具体情况进行调整，并且需要进行更多的预处理步骤。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，FERplus是FER2013的改进版本，其中FERplus比FER2013多了些表情，所以它们的标签是不兼容的。但是您可以通过将二者之间的标签进行映射来将FERplus转换为FER2013的形式。
以下是一些FERplus和FER2013的差异：
您可以使用以下代码将FERplus数据集中28个标签映射到FER2013的7个标签上：
label_map = {0:0, 1:1, 2:2, 3:3, 4:3, 5:4, 6:4, 7:4, 8:5, 9:5, 10:6, 11:6, 12:6, 13:6, 14:6, 15:5, 16:5, 17:5,
18:5, 19:5, 20:5, 21:5, 22:5, 23:5, 24:6, 25:6, 26:6, 27:6}
将每个样本的标签从28个标签映射到FER2013的7个标签：
df['emotion'] = df['emotion'].map(label_map)
这里的df是FERplus数据集的dataframe，可以使用pandas库读取CSV文件得到。
另外，如果您想使用FERplus数据集的训练模型，您需要调整它的输出层，以便输出28个标签。其中，您可以使用以下代码将keras中的预训练模型适配为适用于FERplus的模型：
import os
import warnings
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Flatten, Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.vgg16 import VGG16
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # No Tensorflow warning messages
def FERModel():
base_model = VGG16(input_shape=(48, 48, 3), weights=None, include_top=False)
# Add a new top layer
flat = Flatten()(base_model.output)
hidden1 = Dense(256, activation='relu')(flat)
output = Dense(28, activation='softmax')(hidden1)
# Create the final model
model = Model(inputs=base_model.inputs, outputs=output)
opt = Adam(lr=0.001)
model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
这里的模型是使用VGG16预训练模型进行构建的，以适应FERplus数据集。
希望这些代码可以帮助您将FERplus转换为FER2013的形式并使用FERplus数据集进行训练模型。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！